matlab——imadjust函数作用： 对进行图像的灰度变换，即调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵
图像处理工具箱 从屋物理和数学角度看，图像时记录物体辐射能量的空间发呢不，这个分布是空间坐标、时间坐标和波长的函数，即i = f(x,y,z,λ,t），这样的图像能被计算机处理，计算机图像处理即数字图像处理matlab的长处就是处理矩阵运算，因此使用matlab处理数字图像非常方便，计算机图像处理是利用计算机对数字图像进行一系列操作，从而获得预期的结果的技术。 1.图像类型转换 函数说明dither图像抖动，将灰度图变成二值图，或将RGB图像抖动成索引图像 gray2ind将灰度图转换为索引图象graysl
在之前就有提到的老师叫做的大坑，可其实完全不知道该怎么写，这个系列不知道能做到哪里，东西做还是会做完，可是系列可能未来会坑掉。嘛，有一期是一期的东西，那么这个系列目前应该算是记录自己的学习轨迹和笔记了，全当放飞自我了_(:з)∠)_
也可以将一个图像写入当前目录下： l1=imread(‘E:\a_matlab_file\picture***.jpg’); img=rgb2gray(l1); imshow(img); imwrite(img,‘gray.jpg’);
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
RGB = imread('sy.jpg'); % 读入图像 imshow(RGB), % 显示原始图像 GRAY = rgb2gray(RGB); % 图像灰度转换 imshow(GRAY), % 显示处理后的图像 threshold = graythresh(GRAY); % 阈值 BW = im2bw(GRAY, threshold); % 图像黑白转换 imshow(BW), % 显示处理后的图像 BW = ~ BW; % 图像反色 imshow(BW), % 显示处理后的图像 1.图像反转 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); J=double(I); J=-J+(256-1); %图像反转线性变换 H=uint8(J); subplot(1,2,1),imshow(I); subplot(1,2,2),imshow(H); 2.灰度线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); subplot(2,2,1),imshow(I); title('原始图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 I1=rgb2gray(I); subplot(2,2,2),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); axis on; %显示坐标系 J=imadjust(I1,[0.1 0.5],[]); %局部拉伸，把[0.1 0.5]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,3),imshow(J); title('线性变换图像[0.1 0.5]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 K=imadjust(I1,[0.3 0.7],[]); %局部拉伸，把[0.3 0.7]内的灰度拉伸为[0 1] subplot(2,2,4),imshow(K); title('线性变换图像[0.3 0.7]'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 3.非线性变换 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I1=rgb2gray(I); subplot(1,2,1),imshow(I1); title('灰度图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 J=double(I1); J=40*(log(J+1)); H=uint8(J); subplot(1,2,2),imshow(H); title('对数变换图像'); axis([50,250,50,200]); grid on; %显示网格线 axis on; %显示坐标系 4.直方图均衡化 MATLAB程序实现如下： I=imread('xian.bmp'); I=rgb2gray(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I); subplot(2,2,2); imhist(I); I1=histeq(I); figure; subplot(2,2,1); imshow(I1); subplot(2,2,2); imhist(I1); 5.线性平滑滤波器 用MATLAB实现领域平均法抑制噪声程序： I=im
数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机图像处理（Computer Image Processing），旨在将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。其运用领域如下图所示，涉及通信、生物医学、物理化学、经济等。
计算机视觉市场巨大而且持续增长，且这方面没有标准API，如今的计算机视觉软件大概有以下三种：
将一个 100×100 的灰度值数组写入当前文件夹中的 PNG 文件。
imadjust是一个计算机函数，该函数用于调节灰度图像的亮度或彩色图像的颜色矩阵。在matlab的命令窗口中键入： doc imadjust或者help imadjust即可获得该函数的帮助信息， 键入type imadjust可以查看函数的源代码。
http://blog.csdn.net/baimafujinji/article/details/50614332
灰度图 ，Gray Scale Image 或是Grey Scale Image，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。8位像素灰度分为256阶。用灰度表示的图像称作灰度图。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。除了常见的卫星图像、航空照片外，许多地球物理观测数据也以灰度表示。以位场图像为例，把位场表示为灰度图，需要将位场观测值灰度量化，即将场的变化范围转换成256阶的灰度范围。由于位场的动态变化范围非常大，磁场可达数万个纳特，重力场也可能在数百个重力单位内变化，所以在显示为图像前通常需要对位场观测值进行拉伸或压缩。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于 BSD 许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于 PIL 库来说 OpenCV 更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
\min \|\alpha\|_1 \quad \mathrm{s.t.} \; \Phi\alpha = s
函数语法 A = imread(filename, fmt) [X, map] = imread(…)
图像对应方向的投影，就是在该方向取一条直线，统计垂直于该直线（轴）的图像上的像素的黑点数量，累加求和作为该轴该位置的值；基于图像投影的切割就是将图像映射成这种特征后，基于这种特征判定图像的切割位置（坐标），用这个坐标来切割原图像，得到目标图像。
matlab中读取图片后保存的数据是uint8类型(8位无符号整数，即1个字节)，以此方式存储的图像称作8位图像，相比较matlab默认数据类型双精度浮点double（64位，8个字节）可以节省存储空间。详细来说imread把灰度图像存入一个8位矩阵，当为RGB图像时，就存入8位RGB矩阵中。例如，彩色图像像素大小是400*300( 高 * 宽 )，则保存的数据矩阵为400*300*3，其中每个颜色通道值是处于0~255之间。虽然matlab中读入图像的数据类型是uint8，但图像矩阵运算时的数据类型是double类型。这么做一是为了保证精度，二是如不转换，在对uint8进行加减时会溢出。做矩阵运算时，uint8类型的数组间可以相互运算，结果仍是uint8类型的；uint8类型数组不能和double型数组作运算。
随着数字多媒体技术的不断发展，数字图像处理技术被广泛应用于航空航天、通信、医学以及工业生产等领域中，新开发的产品在图像存储容量、图像质量、图像处理速度等方面有了新的要求。数字图像处理，一般是通过对像素的一些运算提高图像质量，在图像处理过程中，虽然处理算法简单，但是参与运算的数量大，数据需要多次重复使用。因此，图像处理往往是图像处理系统中最为耗时的环节，对整个系统速度影响最大。
OpenCV的全称是：Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。相比于PIL库来说OpenCV更加强大， 可以做更多更复杂的应用，比如人脸识别等。
灰度直方图是关于灰度级分布的函数，是对图像中灰度级分布的统计。灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。
头几天在CSDN上逛博客时遇到一篇非常有趣的博文，大意是将照片的内容用汉字来替换，看后觉得不错，决定分享给大家，下面就一起来看看吧。
浮雕在我们现实生活中处处可见，尤其是中国古代的建筑浮雕众多。浮雕既是一种刻在砖、石壁或木头上的一种雕塑。
灰度化：在RGB模型中，如果R=G=B时，则彩色表示一种灰度颜色，其中R=G=B的值叫灰度值，因此，灰度图像每个像素只需一个字节存放灰度值（又称强度值、亮度值），灰度范围为0-255。一般常用的是加权平均法来获取每个像素点的灰度值。
直方图均衡化是一种用于增强图像对比度的图像处理技术。它通过重新分配图像中的像素值，使得图像的像素值分布更加均匀，增强图像的对比度，从而改善图像的视觉效果。
最近在学习matlab图像处理部分，发现人脸识别这一块非常好玩，在这里做个总结。
本文记录使用 MATLAB 读取图片并转换为二进制数据格式的方法，避免后面再做无用功。
现如今机器视觉越来越盛行，从智能交通系统的车辆识别，车牌识别到交通标牌的识别；从智能手机的人脸识别的性别识别；如今无人驾驶汽车更是应用了大量的机器识别的是算法在里边。
通过采用图像处理技术，可以将数码设备采 集到的文字、图片等信息转化成其他信息形势输出，例如转化成音频输出己解决视 障患者的视力需求。但是，由于输入设备或某些其他因素不可避免地使得采集到的 文本图像或多或少会出现某种程度的倾斜。因此，倾斜图像校正是当前文本图像研 宄领域中十分重要的课题，尤其在数字化、自动化领域。比如，提高OCR(Optical Character Recognition)识别率从而提高文档自动化处理效率，车牌号码自动 识别与交通监视，手写体自动识别，名片自动归类等。
一、imfinfo函数——查看图像文件信息，注意参数是文件路径和文件名，不是图像对应的矩阵。
相关命令： getimage, imread, iptgetpref, iptsetpref, subimage, truesize, warp
对于图像处理，我现在也是一知半解的程度，毕业后基本就没接触这些东西了，如果有理解的不对的地方，欢迎指出~
昨晚分享了图像形态学处理—开操作和闭操作的基本原理，同时基于Python的OpenCV实现了对应的图像处理，本文分享一下基于Matlab的图像形态学处理—开操作和闭操作。
由于现代工业生产中大部分的工件是彩色物件，而对于计算机来说彩色图片包含的信息太多，以至于对于计算机来说任务过于繁重。处理图像的时候，要分别对RGB三种分量进行处理，实际上RGB并不能反映图像的形态特征，只是从光学的原理上进行颜色的调配。因此选择一种合适的并且使用的灰度化算法作为预处理的方式对于工业生产和信息处理具有非常重大的意义。
waitKey函数既是opencv里常用又非常基础的函数，是刚开始学习opencv，还是使用opencv进行开发调试，都是waitKey函数的例子。然而最基础的东西可能容易看出忽略，在此可以忽略可以很好地了解这个基础又常用的waitKey函数。
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
伪彩色增强是把灰度图像中不同灰度值的区域赋予不同的颜色，简单来说，就是给一个黑白图像“上色”的过程。很多灰度图像因为自身色彩原因，在人眼的判别中不是十分方便，所以要对一些灰度图像进行伪彩色增强。增强后的灰度图像颜色种类越多，人眼能够识别的信息也越多。今天就给大家分享两种伪彩色合成的方法和代码。
每个计算机视觉项目（无论是猫/狗分类器还是为旧图像/电影添加颜色）都涉及处理图像。最后，模型只能与基础数据一样好- 垃圾回收。这就是为什么在这篇文章中，着重于解释在Python中使用彩色图像的基本知识，它们的表示方式以及如何将图像从一种颜色表示转换为另一种颜色表示。
人类所接受的信息中，视觉信息占比大于60%，听觉信息占20%，其余信息占比小于20%，所以真的“百闻不如一见”！一般将视觉信息称为图像信息，其特点是直观形象，易懂，信息量大。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116423.html原文链接：https://javaforall.cn
开运算一般平滑物体的轮廓、断开较窄的狭颈并消除细的突出物。闭运算同样也会平滑轮廓的一部分，但与开操作相反，它通常会弥合较窄的间断和细长的沟壑，消除小的孔洞，填补轮廓线的中的断裂。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~
大侠好，欢迎来到FPGA技术江湖，江湖偌大，相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖，在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源，或者一起煮酒言欢。
在本文中，随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） 。
译者|VK 来源|Analytics Vidhya 概述 Python中的skimage包可以快速入门图像处理 学习使用skimage进行图像处理的8个强大技巧 每个skimage的技巧都附加了Py
相关命令： conv2, filter2, fsamp2, freqspace, ftrans2, fwind2
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